#ETF与衍生品 La forte discussion autour du TGE de Lighter mérite effectivement notre attention, mais je dois dire — la comparaison sur le marché entre lui et Hyperliquid reste parfois superficielle.

Commençons par le modèle de frais, les 0 frais de Lighter semblent attrayants, mais en réalité c’est une question de "échanger du temps contre de l’argent" — les particuliers profitent d’un délai de 300 millisecondes pour réduire leurs coûts, tandis que les institutions paient pour la vitesse. Cela est vraiment favorable aux petits comptes, mais n’oubliez pas que le taux de tarification par niveaux d’Hyperliquid reste compétitif pour les gros fonds de plus de 50 millions de dollars. La clé réside dans votre volume de trading et votre fréquence d’opérations, ce qui ne peut pas être résumé en une seule phrase.

Sur le plan technique, Lighter, en tant que solution L2 sur Ethereum, est vraiment intéressant — marges universelles, ZK sans ponts pour le cross-chain, ces fonctionnalités permettent aux utilisateurs de bénéficier à la fois de revenus de staking et de levier de trading, ce qui semble efficace en termes de capital. Mais la conception en chaîne unique d’Hyperliquid, bien qu’elle soulève des questions de confiance, offre une meilleure certitude dans l’exécution des transactions.

Ce qui m’importe le plus, c’est le cycle de vie après le TGE. L’histoire montre que la réalisation des attentes d’airdrop est souvent un tournant pour les plateformes de dérivés. Avec le soutien de VC de premier plan et la ligne Robinhood, Lighter semble construire un cycle fermé de "acquisition de retail + exécution on-chain + market-making institutionnel". Mais la vraie épreuve sera de voir si cela peut soutenir une croissance organique du volume de trading après la vague de désintéressement.

À court terme, on peut suivre la date du TGE et l’ampleur de l’airdrop, mais pour des produits comme le copy trading, je privilégie la profondeur réelle des transactions et la performance en termes de slippage en l’absence d’incitations. On attendra la fin de l’année pour analyser les données.